SmartX超融合行业实践：业务系统 “看得见” 的超融合价值——保险报表系统

节省空间、使用运维简单、快速敏捷部署、提供更高的性能......以上优点对于部署和使用过 SmartX 超融合的 IT 基础架构部门人员来讲并不陌生。这些优点，对于 IT 运维人员来讲是能够量化，能够被看得见的。

但对于业务部门来讲，他们指望的 IT 基础架构是对业务系统透明，所以业务部门和 IT 运维部门对于基础架构的见解和关注点有所不一样。

业务部门更关注什么？

• 业务部门首先关注的是系统的稳定性，即：基础架构部门提供的 IT 基础设施资源是否稳定、可靠；

• 业务部门也关注所提出的资源请求被响应的效率，即：IT 基础设施资源提供的敏捷性；
  

• 同时，业务部门也很是关注什么样的 IT 技术可以提高业务系统的指标和效率，即：让运维部门所认为的很牛的 IT 技术如何转化为业务部门可以看得见的可量化的业务指标？
  

今天咱们来谈一谈，如何利用超融合技术给保险行业报表系统提高效率。

背景

报表、MIS 系统（不一样保险公司的叫法不尽相同，本文统称 “报表系统” ），对于保险行业来讲并不陌生，报表系统一般由如下三个部分组成：第一部分为业务系统数据源；第二部分是数据加工处理部分，第三部分为报表的使用。

业务流程示意图

三个部分中最为核心的是用于存储、加工处理数据的加工处理平台部分。首先经过数据抽取工具将各重要业务系统数据抽取到数据仓库中，在数据仓库中按照需求对数据进行计算、加工处理，而后将加工好的数据按照需求经过报表系统进行展示，以知足各部门人员对报表数据的需求。

业务指标

对于报表系统主要关注两个指标：

• 数据仓库中数据的新鲜度，即：仓库中的数据是否为最新数据，一般行业内指望可以获取前一工做日的数据，因此数据采集的速度越快越好。
  

• 数据加工和展示的速度，即：用户在提交了报表请求后，在多久以内可以得到生成的报表数据，一般根据用户所要查询的不一样复杂程度和报表内容，生成报表的时间也有所不一样，用户的但愿是越快越好。
  

实例分析

某用户报表系统现状

当前生产环境

用户经过数据抽取工具将业务数据抽取到 Greenplum 数据库，报表系统则是采用 IBM Cognos 报表工具。Cognos 部署于某知名中高端存储和 VMware 虚拟化组成的虚拟化平台上。

当前系统天天的基本业务流程以下：

• Job 1：天天凌晨 01：00 ，从 Greenplum 中导出数据到各个前端 Cognos VM，导出数据所需时间 4-5hr。
  

• Job 2：每一个 Cognos 主机进行不一样模型的计算分析并生成报表，报表类型按照难易程度分为简单模式、中等模式、困难模式。

当前系统运行效果数据以下：

当前系统运行效果

经过超融合架构对现有系统进行改造

方案架构图

经过对原有系统分析了解到，因为 Cognos 所在虚拟机部署于传统架构存储上，而在从 Greenplum 数据库向 Cognos 主机导入数据的过程当中，会有大量的顺序 IO 写入。传统存储采用 SAS 磁盘做为存储介质，存储的性能成为数据写入速度的瓶颈。

所以，咱们经过部署一套三节点（最小部署规模）超融合一体机，搭建了 SmartX 超融合集群。将 Cognos 虚拟机在超融合平台进行部署。

单节点硬件配置（集群共 3 个节点）

• CPU：2 x Intel Xeon E5-2670 v3（2.30 GHz，12Cores）
  

• RAM：128GB
  

• SSD： 2 x 400GB
  

• SATA：4 x 1TB
  

一样的导出数据规模，以及报表模型，测试数据以下：

超融合改造后系统运行效果

效果对比分析

Job 1：数据导出速度由以前的 4.5hr，缩短至 0.5hr。性能提高了 8×。

Job 2：三种不一样复杂程度的报表模型，有 1× - 3× 的性能提高。

对业务的提高

经过对用户现有平台的超融合改造，从两个重要 Job 阶段体验到超融合对业务系统带来的价值：

1. 数据导出速度提高 8 倍，理论上用户能够在更早的时间内获取最新的业务数据，提高了报表数据源的新鲜度；同时随着业务数据的不断增加，原有传统架构很快就会突破业务部门所规定的时间限制窗口（1:00am - 6:00am），而部署在超融合架构上的报表系统还远远没有达到窗口限制。
   

2. 报表生成速度的提高，进一步提高相关业务人员的效率以及客户的满意度，提高业务水平。
   

随着金融行业 IT 系统的迅速发展，业务系统的发展对 IT 系统的依赖程度与日俱增。按照金融科技服务金融业务的目标和宗旨，每一次 IT 基础架构的变革和创新都将以更好地服务业务为目标，只有可以提高业务效率的 IT 系统才能真正实现价值。

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